【摘 要】
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针对现有的Spatially Variant Apodization（SVA）算法不能有效抑制旁瓣或损失主瓣能量的问题，本文提出了一种改进的SVA算法．该算法把传统的滤波器从3点扩展到5点，并且根据采样率的
【机 构】
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中国科学院电子学研究所,中国科学院研究生院
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针对现有的Spatially Variant Apodization（SVA）算法不能有效抑制旁瓣或损失主瓣能量的问题，本文提出了一种改进的SVA算法．该算法把传统的滤波器从3点扩展到5点，并且根据采样率的不同，设定相应的滤波器参数，得到满足约束优化理论的最优解．该算法适用于任意奈奎斯特采样率，既能有效地抑制旁瓣，又能保持主瓣的能量和信号的高分辨率；同时能够在一定程度上提高图像的信噪比，在干涉操作中增强复图像对的相关性．实验结果表明，与传统的频域加窗方法相比，该方法能够在保持图像高分辨率的前提下，更有效地
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